Seriál kvantitativního obchodování | 2. díl – Proč Excel nestačí?

V minulém díle jsem vysvětlil, co to vlastně kvantitativní obchodování je. V tomto článku se krátce zaměřím na to, jak v tomto odvětví začít. Jak jsem psal minule, kvantitativní obchodování sdružuje více směrů. Já zde popisuji svoji cestu a můj přístup, který nemusí každému vyhovovat.

Kvantitativní obchodování má velkou výhodu v tom, že člověk nemusí investovat žádné peníze do drahého software. Veškeré potřebné nástroje jsou k dispozici zdarma jako svobodný software. To je kompenzováno tím, že místo peněz musíte na začátku investovat značné množství vlastního času. Třeba pro studenty, kteří mají zpravidla více času a málo peněz, to může být výhoda.

Budete se muset naučit nějaký skriptovací jazyk (Python nebo Bash), programovací jazyk na výpočty (C/C++) a ovládnout nějakou knihovnu/nástroj na hromadné vykreslování grafů (matplotlib nebo gnuplot). Také pro vás bude velmi výhodné přejít na Linux, který je pro výpočty a práci s daty daleko vhodnější než Windows. Pokud jste čekali, že vám prozradím nějakou zázračnou zkratku, tak vás musím zklamat. Nic takového jako „kvantitativní obchodování snadno a rychle“ neexistuje. To ale neznamená, že dílčí výsledky nemůžete vidět dříve. I pokud neumíte vůbec programovat, tak po několika týdnech intenzivního studia se můžete dočkat prvních výsledků vašich pokusů na reálných tržních datech. Jinak je ale kvantitativní obchodování nikdy nekončící cesta. To je ale pro mě osobně přitažlivé. Není to o tom, že se něco naučíte a máte hotovo. Musíte neustále pracovat na rozvoji vašich znalostí. I já se vzdělávám prakticky celý život. Neustále sleduju vědecký vývoj v oblasti strojového učení a deep learning metod, což poté zohledňuji při vývoji vlastních algoritmů.

Část lidí, se kterými jsem se o tomhle bavil, mi namítla, že učit se programovat je dneska zbytečné – výpočty a zpracování dat se dneska přece dá pohodlně zvládnout v Excelu. Na to jim dávám odpověď, že Excel a všechny ostatní „chlívečkové“ editory jsou sice skvělé na rychlou analýzu dat, ale jejich možnosti jsou značně omezené. Jako příklad dávám jeden z mých vlastních nástrojů, který vyhledává zajímavé příležitosti na komoditách v závislosti na sezonalitě a relativním contangu. Práce s ním vypadá tak, že spustím jeden hlavní Bash skript, který se pomocí podružného skriptu spojí se vzdáleným serverem a automaticky z něj stáhne aktuální data pro všechny dostupné futures. Následně jiný skript tato data roztřídí, zkontroluje a opraví případné chyby. Hlavní skript potom zavolá program v C, který nasimuluje všechny historické obchody v závislosti na sezonalitě a contangu pro všechny futures pár desítek let zpátky. Tento program obsahuje i mou vlastní numerickou metodu, která vytvoří jednoduchý pravděpodobnostní model pro každý futures kontrakt a ověří jeho shodu s realitou. Porovnáním všech těchto modelů navzájem mi program následně doporučí konkrétní futures kontrakty, u kterých je vysoká pravděpodobnost, že se do expirace pohnou nahoru nebo dolů. Z výsledků se pomocí programu gnuplot automaticky vygenerují desítky až stovky grafů. Hlavní skript nakonec vytvoří zdrojový soubor pro typografický a sazečský systém LaTeX, který sdruží grafy podle komodit a sám vygeneruje několik desítek pdf souborů, které si konečně mohu prohlédnout.

Nesnažte se pochopit všechno v předchozím odstavci. Popsal jsem to proto, abyste měli představu, kolik složitých operací se musí vykonat. Na začátku je obrovské množství nepřehledných dat a na konci složka uhlazených pdf dokumentů. Nechci spekulovat, jak dlouho by vám trvalo zvládnout něco takového v Excelu, ale odhaduji, že by to bylo pár týdnů. Víte, kolik to trvá mému skriptu? Pár minut. Ten rozdíl je ohromný. To je zároveň odpověď na otázku z nadpisu. Schopnost psát vlastní skripty a programy není jenom o následné úspoře času. Je to o tom, že vám to umožní dělat věci, které v Excelu nejsou vůbec možné. Otevřou se vám úplně nové možnosti.

Výše popsaný nástroj na analýzu sezonality a contanga je už poměrně pokročilý, vytvořil jsem ho někdy minulý rok. Před mnoha lety jsem začínal samozřejmě s daleko jednoduššími věcmi. Stejná cesta čeká i ty z vás, kteří se vydáte cestou kvantitativního obchodování. Takže se určitě nenechte odradit, pokud se vám některé moje popisky budou zdát složité. Na závěr přikládám (jen tak pro zajímavost) screenshot jednoho z výsledných pdf, které se vygenerovalo podle popisu v tomto článku.

clanek_2_screen

 

ZDARMA: Průvodce burzou a investicemi
Stáhněte si ebook!

Pavel Hála

Pavel Hála

Jsem zakladatelem společnosti SpreadCharts s.r.o., která kromě jiného provozuje aplikaci na analýzu komoditních futures a spreadů. Dva roky jsem byl členem investičního výboru hedge fondu Charles Bridge Global Macro, kde jsem měl na starost optimalizaci opčních strategií na volatilitu a vývoj nových strategií. Od dubna do prosince 2015 jsem pracoval jako portfolio manager ve společnosti Colosseum a.s. Na finančních trzích se pohybuji od roku 2007. Od začátku jsem se zaměřoval na obchodování komodit v USA. Nejprve prostřednictvím komoditních spreadů, časem pomocí opčních strategií na komoditní ETF. Jsem absolventem Masarykovy univerzity, obor Teoretická fyzika a Astrofyzika. Působení ve vědecké oblasti od začátku výrazně ovlivnilo i můj přístup k tradingu. Proto se zaměřuji na kvantitativní obchodování. Vyvinul jsem mnoho vlastních programů na analýzu trhů, jako např vyhledávání sezonality, hledání arbitrážních hranic na spreadech na zrninách, vizualizaci dat Commitment of Traders, predikování rozpadu ETF a jiné. Posledních pár let jsem se v rámci výzkumu věnoval aplikaci nejmodernějších metod umělé inteligence (deep learning, ConvNets) na hromadné zpracování spekter vesmírných objektů. Aktuálně pracuji na využití těchto metod na algoritmické obchdování opčních strategií.

Komentáře

Přidat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *